Re: [討論] 什麼層級的職位才不用再刷leetcode了?

看板Soft_Job作者drajan (EasoN)時間4年前 (2019/11/30 19:24)推噓7(9推 2噓 8→)

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※ 引述《pandaforme (建建)》之銘言： : 越大的公司越容易採用白板題來刷人 : 為什麼呢？ : 因為容易量化且花較少成本來刪選候選人 : 試著想像一家大公司每天都有上千封履歷，面試官不太可能一對一面談 : 且這樣面談會存在很大的主觀因素 : 透過考試就可以消除這樣的偏差和可以量化每一個候選人 : 相對小公司或新創就不太會採用這樣得流程，因為他們負擔不起找到不對的人的成本 : 例如：要想招募資深Java工程師 : 透過白板題招募，很容易找到對Java不是那麼精通的人 : 大公司資雄厚，可以禁得住這樣損失 : 千萬別把白板題想得太美好，它跟你的工作能力是沒有正相關的 : https://bit.ly/2sqRXEd : https://bit.ly/2R4kQAA : 它只是方便大公司量化的工具，國外也有很多工程師在批評這樣的制度 : 為什麼白板題被人詬病，因為它脫離現實問題 : 大部分的問題是侷限在一台機器上，要你盡可能去改善你的演算法看面試官如果你把題解出來還有多的時間可能會被問follow-up，例如記憶體不夠怎麼辦，怎麼改演算法讓他能跑在多台機器上...等等 : 如果你刷得夠多，你會發現很多問題跟array有關，很少linkedlist問題 : 因為linkedlist的本質是immutable，immutable對效能反而沒有幫助 : 像array是mutable，可以透過pointer修改或是in place的置換來增加效能 Linked list問題少不代表是因為效能什麼鬼的因素邏輯錯誤 : 例如：two pointer技巧 : 在現今流量動輒上千萬，應該沒有人敢使用array這樣資料結構吧 : (因為很能難規劃一塊很大的連續記憶體) : 流量也是大到單一台機器可以完全處理，縱使你的演算法是O(n) : 一定要用到多台機器來一起運算，勢必會遇到race condition問題用到多台機器跟race condition不是「勢必」的關係看演算法跟資料結構的設計（你有聽過CRDT嗎？） : 那麼mutable解法在這樣的問題下，就不吃香？？？？？？？ : lock會使得效能就會下降，但是不lock結果會不對對也不對同上述說法 Lock一定會降效能但是不lock不見得會產生錯誤結果（我們說inconsistency ） : 所以immutable資料結構才在現今很流行，那考Leetcode的目的是在哪？ : 白板題的解法幾乎不推崇遞迴，變相要你用while/for loop來處理錯誤例如DP你一定可以寫出Top down 跟 bottom up版本的，top down就是要用遞迴例如binary tree問題也多是用遞迴來解還有dfs 你不用遞迴嗎？錯的離譜 : functional programmer應該會覺得心裡不是滋味 : 幾乎都是招募imperative programmer才在考白板題的通篇胡說 : 要脫離Leetcode，就脫離當碼農或是去面小公司/新創公司 : 要面大公司或FANNG，就乖乖準備吧．畢竟你也改變不了他們的流程 : 有時在想，被招募進來也不是在做什麼rocket science工作 : 為什麼面試過程要搞得那麼麻煩且冏長？每當要換工作就要花時間準備刷題 : 也沒有聽過其他的行業工程師這樣搞... : 只能期許下輩子不要再當碼農了不爽不要做想做就乖乖證明你比其他人還行這些都是花時間就能學會的東西你學不會代表天資不夠可以早點換過行業做會比較有成就感 ----- Sent from JPTT on my iPhone -- 學弟名言：讀書是三小我只知道毒玉延畢是三小我只知道炎玉 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.136.30.108 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1575113050.A.736.html

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drajan

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drajan

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推

Uzak

11/30 19:43, 4年前 , 3^F

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